泛化誤差

一個機器學習模型的泛化誤差（Generalization error），是一個描述學生機器在從樣品數據中學習之後，離教師機器之間的差距的函數。使用這個名字是因為這個函數表明一個機器的推理能力，即從樣品數據中推導出的規則能夠適用於新的數據的能力。